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法律研究人工智慧的影響和示例
人工智慧涉及到對計算機進行程式設計，使其能夠檢測新資料中的模式，根據使用者輸入做出決策，並根據使用者輸入提供輸出。並非所有規則都明確定義，開發人員期望機器透過經驗學習這些規則，使用獎勵-懲罰機制。
機器學習的應用
人工智慧已經取得了長足的進步，例如自動駕駛汽車、機器人、物體和麵部識別等等。
近年來，開發出了更準確的演算法，可以幫助提供更準確的輸出。
由於人工智慧領域的改進，由於聊天機器人的出現，醫療保健的改善和質量提高，物體識別等等，減少了瑣碎的人機互動（客戶與服務代理的溝通）的數量。
由於可以從資料中檢測到模式，因此可以計劃所需的資源，並可以有效地利用這些資源。這樣，機器學習也使企業具有成本效益。
基於企業銷售額的預測可以更準確，從而帶來更好的結果。它還可以幫助在困難時期管理資源。
機器學習可以幫助在欺詐發生之前檢測到欺詐，並防止欺詐性交易，從而使企業免受重大損失。這些威脅的種類繁多，具體取決於業務的性質。
業務的一個重要方面是以更好的方式管理不斷湧入的資料，充分利用這些資料並從中提取見解，以便將其用於組織的利益。無監督機器學習演算法正是這樣做的。它們不需要被明確告知提取特定的模式，因為它們在非結構化資料上也能很好地工作。
當資料得到充分利用並從中提取有意義的見解時，它可以幫助做出更好的決策，最終提高收入。
可以識別資料中的模式，這將有助於提高企業的收入。
與資料安全一樣，機器學習演算法可以幫助區分有用資料和無用資料（以電子郵件等形式）。這確保企業不會將資源浪費在過濾資料上，而是將相關資料用於充分利用。
醫療保健組織可以使用複雜的工具，根據患者的病史在更短的時間內獲得準確的結果。
機器學習的示例和增強
現在讓我們看一些示例和增強功能
增強使用者體驗 - 人力資源可以得到有效利用，而不是與代理討論瑣碎的屬性。這些已被聊天機器人取代。
家庭助手 - 開發了像 Alexa 這樣的應用程式，這些應用程式使用基於語音的輸入來生成輸出。
家庭自動化 - 利用物聯網和機器學習，根據使用者的移動，可以控制家中的物體。
物體識別 - 在自動交通檢測中，可以即時更準確地識別物體。
自動駕駛汽車 - 特斯拉等公司正在透過自動化汽車駕駛來利用機器學習的發展成果。
機器人 - 機器人可以用於危險任務，而不是人類。
減少錯誤 - 由於計算機更擅長計算，因此錯誤的數量減少了。
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